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以往的研究者在选择车辆运行状态远程监测分析系统的分析方法时,有的人为了更快的收敛速度选择了传统的基于规则的专家系统,有的人为了更高的精确度选择了BP(Back Propagation,反向传播)神经网络,文中所介绍的RBF(Radical Basis Function,径向基函数)神经网络(以下简称径向基网络)正好可以在这两种方法之间找到一种平衡。该神经网络既保持了BP神经网络的精确度又提高了其收敛速度,是以往的研究者在BP神经网络的基础上改进而来的。文中的仿真实验验证了该神经网络的精确度和收敛速度完全可以满足我们对车辆运行状态远程监测分析系统的要求。 相似文献
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基于BP神经网络法和最小二乘支持向量机(LS—SVW),提出一种新的针对道路控制测量的GPS高程拟合方法。选择高斯函数作为其核函数,将其应用至京哈高速过境段的控制点测量中,并将高程拟合结果与BP神经网络、平面拟合、最小二乘法、GA—GRNN、LS—SVM二次曲面和三次样条曲线拟合法等高程拟合方法对比。结果表明,该模型具有拟合精度高、所需样本小、泛化能力强等特点,成功地解决了高维数、非线性、小样本等问题,是一种较适合于公路控制测量的GPS高程拟合方法,具有较高的推广价值。 相似文献
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为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据. 相似文献
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通过实例分析,对BP神经网络和RBF神经网络在边坡稳定性评估中的应用进行了比较研究,结果表明,BP神经网络和RBF神经网络均能很好地对边坡稳定性进行评估,但RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,效率更高,并且对于同样的精度要求,RBF神经网络对边坡稳定性的评估结果更加准确和适用。 相似文献
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针对传统空中交通流量预测方法精度不足、时效性差的问题,考虑空中交通流量时间序列的混沌特征,在相空间重构理论的基础上,研究了结合遗传算法(GA)、径向基(RBF)神经网络与改进Cao方法的空中交通流量预测方法。为降低传统Cao方法人为参数选择引入的误差,提高相空间重构精度,通过判定虚假邻近点,以及迭代比较嵌入维度离差和可接受偏差,确定重构相空间嵌入维度值的选择标准,进而得到重构后的空中交通流量时间序列数据;为提升径向基神经网络预测精度并降低参数误差,使用遗传算法优化RBF神经网络的中心矢量、加权系数和输出层阈值,再通过最优系数标定后的神经网络对重构后的时间序列进行预测;利用实际空中交通流量数据进行仿真以验证方法的有效性,并结合最大Lyapunov指数和预测结果分析了预测的时效性以及时间尺度对精度影响。结果显示:(1)改进后的预测方法具有更好的非线性拟合能力,提高了交通流量时间序列的预测精度;(2)以5 min时间间隔预测为例,相比传统RBF神经网络,改进方法的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差分别降低了19.44%、34.78%和27.21%;(3)相比反向传播(BP)神经网络... 相似文献
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为了提高客车电子稳定性控制系统(ESC)的控制精度,针对实际车辆系统建模中存在各种非线性扰动项以及传统滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)中抖振较大的问题,提出一种自适应神经网络滑模控制算法。基于2自由度车辆模型,首先设计一个二阶滑模(Second-order Sliding Mode,SOSM)估计器对车辆的质心侧偏角进行估计,然后利用径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络对车辆系统建模中的各种非线性扰动项进行实时估计,并进行Lyapunov稳定性证明,RBF神经网络估计车辆系统建模的各种非线性扰动项可以有效减小滑模控制符号项的系数,从而减小滑模抖振水平。为了更进一步优化传统滑模控制的参数调节过程,减小滑模抖振并提高系统控制精度,再次利用RBF神经网络对传统滑模控制中的关键参数进行自适应调节。最后为了验证算法的有效性,搭建客车电控气压制动系统硬件在环试验台,在硬件在环试验台上对算法的有效性和精度进行试验验证。研究结果表明:客车ESC在自适应神经网络滑模算法的控制下,横摆角速度和质心侧偏角能够较好地跟随上理想的横摆角速度和理想质心侧偏角,横摆角速度和质心侧偏角的跟随误差降低;利用RBF神经网络估计客车建模中的各种非线性扰动项和利用RBF神经网络自适应调节传统滑模控制的关键参数,可以有效提高客车ESC的控制精度。 相似文献
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基于径向基网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法 总被引:2,自引:0,他引:2
以全桥安全性评价为总体目标,在以往桥梁安全性评价方法的基础上,引入人工神经网络理论,并结合层次分析法,提出了基于径向基网络的钢管混凝土拱桥安全性评价方法.从影响钢管混凝土拱桥安全性的承载能力、承重构件损伤以及外观损伤等3个主要方面进行考虑,分别建立RBF神经网络安全性评价模型,采用现场实测数据评价结果作为神经网络训练和检验样本,对神经网络进行学习训练,获取专家的经验知识和直觉思维,建立高度非线性的输入与输出的映射关系.通过仿真得到桥梁承载能力、承重构件损伤、外观损伤以及成桥状态下最终的安全性信息.以武汉市晴川桥为例进行工程实例分析,分析结果表明,该方法较好地反映了钢管混凝土拱桥结构的安全性状况. 相似文献
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基于灰色径向基函数网络的区域物流能力组合预测 总被引:3,自引:0,他引:3
区域物流能力对区域经济的增长有着强劲的推动作用,为准确地预测区域物流能力大小及其变化趋势,将灰色系统理论中的GM预测模型与径向基函数神经网络有效地结合起来,综合了灰色系统贫乏数据建模的优点和神经网络特有的高度非线性映射能力,构建了基于灰色径向基函数网络的非线性组合预测模型。然后,以四川省1997-2005年的物流能力量化值为基础,对2006-2008年的四川省物流能力值进行了短期预测,并分析了预测结果的合理性。研究表明,该组合模型优于任何单一灰色预测模型,能很好地反映区域物流能力的变化规律,在小样本、贫信息的条件下,仍然能得到合理精准的预测结果,具有实用性。 相似文献
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提出了一种基于混合遗传算法的径向基神经网络(HGARBF)的车用汽油机过渡工况进气流量预测模型。首先设计了一种新的混合遗传算法,利用梯度算法每次迭代得到的结果来改进遗传算法的群体,将遗传算法的最优个体与梯度算法的迭代解相比较,选择其中的最优点作为梯度算法下一步迭代的起始点,运用该混合遗传算法进行径向基神经网络参数的优化,改善径向基神经网络不同初始参数对其性能的影响;然后建立了基于HGARBF网络的过渡工况进气流量的预测模型。仿真结果表明,该预测模型优于经典的进气流量平均值模型,为精确及时测试汽油机进气流量提供了新的方法。 相似文献